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主题：金融投资讨论
问题：高频交易策略从大的方面来讲可以分为哪几种类型？
回答：美国证券交易委员会（SEC）2010年给出的这份报告 Concept Release on Equity Market Structure 中定义了这几种类型：被动做市（Passive Market Making），这种策略是在交易所挂限价单进行双边交易以提供流动性。所谓双边交易，是指做市商手中持有一定存货，然后同时进行买和卖两方交易。这种策略的收入包括买卖价差（spread）和交易所提供的返佣（rebate）两部分。这个模式我在专栏文章 交易所风云 中有详细的介绍。套利（Arbitrage），这个策略应该是大家比较熟悉的，就是看两种高相关性的产品之间的价差。比如说一个股指 ETF 的价格，理论上应该等于组成该 ETF 的股票价格的加权平均（具体计算方式按照此 ETF 定义来看）。但因为种种原因，有时我们会发现市场上这两种价格并不一致，此时即产生套利机会，可以买入价低一方同时卖出价高一方，赚取其间的差价。随着市场流动性的增强，这种机会发生的次数和规模会越来越小，并且机会往往转瞬即逝，因此往往需要借助高频交易的技术来加大搜寻的规模和把握交易时机。结构化（Structural，这里翻译或许不当），这是最恶的，也是公众视角中最能引人对高频交易诟病的策略。简单说就是利用技术手段，比如高速连接和下单，来探测其他较慢的市场参与 者的交易意图并且抢在他们之前进行交易，将利润建立在他人的损失上。这种策略到底有多少人在用，报告中没有指明。我个人的看法是这种短视的策略或许能帮你赚一点快钱，但从任何角度看都是一种饮鸩止渴的行为。高频交易本身有远超于此的价值，实在不值得为此浪费精力。趋势（Directional），这个策略本身在中低频也存在，简言之就是预测一定时间内的价格走势，顺势而为。这种策略在高频的玩法不同之处在于，高频交易的主要数据源是比 tick 更低一级的 order book events，所以可以在委托单的粒度上进行分析和预测，来抓大单的动向（具体算法可以看我在高频交易都有哪些著名的算法？这个回答中给出的例子）。另外此报告中还提到一种操作手法，和中低频类似的，所谓“拉高出货”，即自己先下点单快速推高或拉低价格，人为制造一种趋势，来吸引其他人入场。这个方面相信有中低频或日内经验的高手们更清楚该如何做，我就不多说了。以这四种策略而言，我个人认为被动做市是最有正面意义且可持续发展的策略，事实也证明这种策略是目前高频玩家的主流选择。被动做市背后的动机和成因也与其他几种不同，具体分析还是请移步我的专栏文章 交易所风云 （这几天有空时我会再加入一些新内容）。
主题：金融投资讨论
问题：目前对冲基金行业整体现状是什么样，都面临哪些行业性问题？
回答：简要回答：1. 对冲基金行业的现状：对冲基金是全球金融体系中的至关重要的一环。今天，全球不包含中国大陆，有数据披露的对冲基金有约9,000家 （中国大陆据估计有两万个左右）。截至2017年底，全球对冲基金行业管理着约3.6万亿美金的资产 。这个数字大约相当于世界第四大机经济体德国2017年的GDP 总量，中国A股市场的全部上市公司市值总和，纽交所所有上市公司总市值的六分之一。2. 对冲基金行业面临的问题：收费高昂，业绩不佳。3. 导致上述问题的原因： 表面原因 ：a. 宏观经济因素； b.仓位拥挤 ; c.行业竞争激烈 深层次原因： 对冲基金从资本市场的精锐海盗，变成了”皇家海军“，甚至可以说是”满八旗“，创新力、战斗力下降，整体行业面临洗牌。 本质原因：a. 目前对冲基金构架中，定价问题，还需要进一步解决好”代理人问题“，以通过投资者和基金经理利益；b. 人究竟能不能战胜市场? 一张图回答：彭博新闻周刊详细回答1. 对冲基金行业的现状在过去将近三十年里，对冲基金行业从华尔街“非主流”，成长为全球金融体系中的至关重要的一环。1990年，全球只有几百支对冲基金，管理着大约400亿美元的资金，其中约75％的资金在股票套期保值即股票风险对冲策略或全球宏观策略中。今天，全球不包含中国大陆，有数据披露的对冲基金有约9,000家[1]。截至2017年底，全球对冲基金行业管理着约3.6万亿美金的资产 。这个数字大约相当于世界第四大经济体德国2017年的GDP 总量，纽交所所有上市公司总市值的六分之一，中国A股总市值的六倍。因此，从资产规模以及市场交易量的角度看，对冲基金们参与主导着全球各大金融市场每分每秒的起伏跳动。推动对冲基金数量和资金规模快速增长的是“主流“机构投资者对于对冲基金的认可。上世纪九十年代以前，对冲基金的投资者主要是富有的个人，俗称“散户”投资者。经过几十年的发展，如今银行，保险，养老基金等这些机构投资者构成了对冲基金的主要资金来源。对冲基金之所以受到机构投资者的青睐是因为她的一些特质，有效地帮助机构投资者解决了一些困扰他们的问题，例如：· 市场中性特质理论上讲，对于持有风险中性仓位的对冲基金，无论市场上涨还是下跌，他们都能产生稳定的收益。对于养老基金和保险投资基金而言，独立于市场整体表现稳定的收益和现金流至关重要。市场有变幻无常，人的生老病死确实从宏观上来说却相当确定。风险中性的对冲基金能够帮助客户穿越熊市牛市，稳定地拿出现金满足到期出资义务。· 与传统资产类别的相关性较低传统资产通常指股票和债券，之所以称之为传统资产是因为配置60%股票和40%债券的”60/40投资法”长期以来被认为是最据普适性的投资组合。相关性是现代投资组合理论中最重要的一个概念。如果两种资产的行情变化完全一致，就是完全正相关，例如投资于同一指数的两只基金；如果两种资产的行情变化完全相反，就是完全负相关，例如分别持有和卖空同一指数的两只基金；如果两种资产的行情变化没有关系，就是零相关，例如一只同时持有股票多仓和股票空仓的市场中性基金与一只股票基金。对冲基金与传统资产类别的相关性为负相关或弱相关（弱相关到极致就是零相关）。为了做到与传统资产弱相关，对冲基金通常有采取两种做法：1）对传统资产类别采取对冲策略，例如同时买入和卖空股票的市场中性策略；2）不投资传统资产，投资另类资产，例如投资外汇、期货、原油商品等。· 对冲基金受投资和监管者约束较小，可以收获长期战略性投资回报对冲基金通常有锁定期。所谓锁定期就是一定时间内投资者无法赎回资金，通常为三年，也可长达五年。锁定期使得对冲基金可以持有流动性不佳的投资品，而流动性不佳的投资品一般会有因为补偿流动性带来的收益。更重要的是，锁定期可以帮助及基金避免投资者非理性行为的困扰。例如，华尔街著名小说《大空头》中所提到的情景——2008年金融危机前夕，对冲基金经理迈克尔-布里判断美国房贷即将崩盘，决定做空次贷。市场风险积累需要一个过程，由于高额的做空费用，迈克尔-布里的基金在前期承受了连续的亏损。他的投资者们因为无法容忍基金在短期内的亏损，要求把资金撤出，使得迈克尔-布里承受了巨大的压力，因为一旦资金链断裂一切都将前功尽弃。最后市场证明了迈克尔-布里的正确，那些被强行锁住的投资者获得了非常丰厚的的回报。锁定期，让对冲基金经理可以承担更多的风险并专注于长期结果。由于其特定的组织方式，对冲基金通常受到较小的监管约束。这使得他们可以更加灵活的运用杠杆，将被忽视的小回报机会转化为巨额收益。同时，较低的监管要求，使得他们可以不用实时披露，甚至不披露持仓和交易细节，从而使他们能够不透露自己的立场，保持战略的盈利能力。2. 对冲基金行业的问题在2008年金融危机后，对冲基金行业开始面临更严格的监管审查和负面舆论新闻。对冲基金受到的主要诟病集中于两点：不佳的业绩和过高的收费。· 不佳的业绩2008年，打破的承诺 无论在投资者还是对冲基金经理人眼中，对冲基金最终重要的一个功能，都是在市场面临重大下行风险时为投资者提供保护。然而，2008年金融危机的爆发，让很多对冲基金“再次”打破了他们的承诺。说“再次”，是因为如第一节所述，第一波对冲基金大潮的褪去就是因为1972-1974年的熊市。再次感叹，黑格尔的经典名言“人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。”历史轮回，总是惊人的相似。2008年是全球股票市场表现都非常糟糕的一年。例如，美国股市的标准普尔500指数下跌37％是该指数，年回报率数据自1964年开始统计以来历史上最惨的一年。新兴市场遭受的损失更大，包括二十二个新兴市场
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问题：在国内量化fund做quant，能接触到策略核心吗？在国外又是什么情况呢？
回答：我们可以把这个问题更加宽泛一些，因为不仅仅是quant，其他行业也存在同样的问题。接触到一家公司的核心内容，那么是不是可以出来自己也搞一家。当你搞清楚了公司的核心机密，出来自己复制一套，存在1）成本，2）时间 两个关键因素的制约。一般来说，大公司的核心内容复制一套成本不会低，你得有至少差不多的人力配置和资源投入才行。退一步说，成本不是问题，也能投入同样的人力和资源做一套出来，那么复制的时间需要多久？在复制的时候，别人也是在持续进步的，怎么能够确定复制出来的能超过师傅？很大概率是重建一套出来之后，师傅又跑得更远了。假设徒弟和师傅进步的速度是一致的，那么永远也追不上师傅。回头来讲quant，高频或许看上去好复制，但是进步速度太快，竞争太激烈。而非高频的策略，尤其是涉及到股票，复制一套的成本太高了，时间太久。即使接触到核心了，好好干活比自己出来搞一套要容易的多，风险也小。
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问题：在量化交易领域，Babyquant和邢不行谁的实盘业绩、水平更厉害？
回答：如果量化能挣钱，为什么要告诉你们呢
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问题：如果掌握了大数据，能不能预测股市?
回答：当然可以。这方面的论文已经堆积如山，随手来两篇：《A Review: Analysis of stock market by using big data analytic technology》《The Implications of Big Data in Indian Stock Market
 》
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问题：2019年以后量化交易新提出的比较有意思的量化因子有哪些?
回答：不管是什么因子，最后都会落在交易上，所以，我对交易本质的理解如下：一、基于博弈理论的理解1、 K线包含所有博弈的过程。不管你是主观交易、程序化交易、还是价值投资者等等，可能在这个市场上有上千万种不同的交易策略，这些策略运用在二级市场交易中，最终都会对应体现在相应级别的K线上。2、 前一根K线的收盘价就是博弈的分水岭。一根K线的走完，就是一场战役的结束，所以这根K线的收盘价就是这次战役的“楚河汉界”，下一根K线（下一场战争）将以此为起点。3、 K线的长短代表着双方博弈的激烈程度。K线越长说明双方的战略意图越激烈，K线越短说明力量衰竭，双方实施战略意图的意愿越小，前者多会出现转折，后者多会出现横盘。4、 阳线：前根K线收盘价到最高点为多方的进攻力度，前根K线收盘价至最低点为空方的防守力度；阴线：前根K线收盘价到最低点为空方的进攻力度，前根K线收盘价到最高点为多方的防守力度。5、盘整（横盘震荡或箱体）为多空方博弈的战区，哪边一方突破战区则哪边一方将形成强势进攻（趋势），盘整可观察两个级别，主级别和次级别。日级别对应的次级别为30K，30K对应次级别为5K，5K对应次级别为1K。主级别盘整一定包含次级别盘整。二、K线运行就是物理现象，是势能和动能转换的演变过程。1、顶部箱体，就是能量释放衰减的过程。2、高点回落，是能量衰减走向衰竭的体现，其本质就是参与者在相对高点抛售获利的行为体现。3、底部箱体，就是一个能量吸收积聚的过程。4、K线箱体突破，形成阶梯式反弹，就是能量由积聚到爆发的过程。5、阻力位，动能衰减的分水岭，其原因是前期入场人员高点抛售获利的行为。
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问题：已知国内量化平台的比较， Ricequant / 优矿究竟谁是下一个quantopian，哪家挖矿强？
回答：实话说，水友聚集地。不黑不贬，我们是做这个行业的，公司里一般要求策略不可以拿到云端去跑，保密性不高，但偶尔有时间去看看大家都有啥有意思的想法，就目前观察结果来看，以科普和灌水居多，很多帖子以普及量化知识为主，有价值的策略并不多。真实的量化交易以清洗数据、梳理数据为主，写代码做回测在实际工作中占比不大，贡献估计在20～30%左右，而另一方面我们平时写的代码复杂度远超过几根均线或者简单排序，有些时候Function需要自己定义，还需要很多自定义的过程，然而这些并不是最烦的，最烦的是需要分析原数据、检查缺失值和异常值，做大量的描述性统计分析，之后需要对数据结果进行反复的交叉对比和检查，以防出现未来函数或者数据错误，这类问题有时候是代码的问题，有时候是数据本身的问题，在云端跑最大的问题就是数据的质量无法确保。
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问题：怎么区分 alpha 因子和风险因子？
回答：这是个好问题，很能看出解答者对模型理解的是否透彻。先回答楼主的问题，首先Barra里面的因子是有叫size,liquidity等等。这是因子一种类别的称呼，但具体因子的定义可以不同。比如Barra在中国市场的因子类别leverage，在leverage下面有三个计算方式不同的leverage因子，MLEV, DTOA和BLEV。所以在Alpha因子里面，size，liquidity等因子的定义（计算公式）和风险因子中的size，liquidity等因子是不一样的。在具体操作中，我们有中性化这一步，目的是寻找残余信息。如果两者定义完全一样，这样的alpha是没有意义的。现在再来回答风险因子和alpha因子的区别。两者最大的区别就是是否被市场所熟知。这里先说个概念，风险因子其实是系统因子（systematic factor）或者Beta。系统因子的含义是，这部分因子可以用来解释系统部分带来的收益。风险因子只是从风险的角度给系统因子的一种称呼。更准确的来说，应该叫做系统风险因子。下面我们把风险因子统称系统因子。系统因子的前身一定是alpha因子，只是当市场上越来越多人知道以后，它变成一种系统性的可解释的行为，于是就变成了系统因子。举个例子，在人们只知道CAPM的时候，市场的收益是唯一的系统因子。之后的好几年，很多人已经开始在研究是否还有其它因子可以解释收益。在FAMA之前，无论是学术界还是业界，已经有人找到了类似的因子，只是知道的人不说罢了。这段时间，市值和市净率因子可以看成是alpha因子。但当FAMA把它以论文形式发表后，并且更多的业界人士在使用这两个因子，这两个因子原本存在的套利空间慢慢被消蚀（换句话说，市场变的更有效），于是被归入系统因子。明白了这个道理，你可以理解为什么我们会去成熟市场的Beta库，找寻中国市场的Alpha。
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问题：想投身国内的量化交易，应该如何入门？需要掌握怎样的知识体系？
回答：以下是个人一些浅薄见解，没有什么权威性，纯属经验之谈。首先是扎实的统计功底，需要非常熟悉常用概率分布，假设检验和回归模型等概念，需要在不查阅任何资料的情况下进行高效的探索性数据分析。高级统计建模是需要查阅大量文献，对于有难度的学术文献，或许不太能理解复杂的数学公式，但只要具备了基本功，是完全可以理解它的建模思路和结果。量化交易的核心是研究，没有扎实的根基，是很难推动到更高层次的。其次是掌握编程语言，从国外趋势来看，R和Python是最好的工具，至于要不要学习Java和C++等低阶编程语言，取决于自身偏好。目前已经有很多平台提供了策略部署（安全且高效）的功能，不需要宽客花费大量的时间在部署方面，换句话来说研究和生产两个阶段已经高度整合。开源工具有MT4，tradeStation，quantopian, quantConnect等，商业版软件更是数不胜数（费用并不便宜）。最开始的时候建议先专注一门语言，彻底掌握量化交易相关模块的用法，如果使用R，那么tidyverse, quantmod, quantstrat等包的使用一定要非常熟练，如果使用Python，必须掌握pandas, statsmodel等包。最后是学习开发策略的方法论。很多人遗漏了这一点，除非是做HFT，否则写代码和数学能力并不是最关键的，如何有效的开发，检验，优化策略比写代码本身更加重要。借助R和Python等开源工具，任何研究员都可以用短短几行代码拟合一个随机森林模型（机器学习），但真正能用好的并不多。这方面的书籍不多， Quantocracy这个网站整合了相关教材，值得认真钻研。掌握了基础后，就可以根据自身偏好进行职业生涯的规划，很多国外的量化交易员都在深入研究机器学习和深度学习领域，借助这些前沿的高级工具进行交易。成为一名好的宽客就像创业，需要坚定不移的投入，根据同行经验，一般需要5-10年的时间才能称为优秀的量化交易员。
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问题：如何从理论上证明CTA策略可以赚钱？
回答：CTA 主要是trend following策略，这类策略为何能赚钱可以从momentum的角度着手分析，相关资料很多花旗的资料:Trend Models
 can simple trend strategies work long term?http://www-stat.wharton.upenn.edu/~steele/Courses/434/434Context/Momentum/TrendFollowing/citigrouptrendfollowing.pdfA Century of Evidence on
 Trend-Following Investinghttp://www.trendrating.com/wp-content/uploads/white-papers/a_century_of_evidence_on_trend_following_investing.pdfTwo centuries of trend following 哈哈哈哈https://www.cfm.fr/assets/ResearchPapers/Two-centuries-of-trend-following.pdfWhat are the Sources of Return for
 CTAs and Commodity Indices?
 A Brief Survey of Relevant Researchhttp://www.oxfordstrat.com/coasdfASD32/uploads/2016/03/Sources-of-Return-for-CTAs.pdfHow trend-following CTAs can generate returnsTail protection for long investors: Trend convexity at
 workhttps://arxiv.org/pdf/1607.02410.pdfA Quantitative Analysis of Managed Futures Strategieshttp://www.pricegroup.com/documents/lintner-revisited-quantitative-analysis.pdfTrend Filtering Methods
 for Momentum Strategieshttp://www.thierry-roncalli.com/download/lwp-tf.pdfThe Trend is Our Friend: Risk Parity, Momentum and Trend Following in Global Asset Allocationhttp://www.patrickminford.net/emf/emf_2013/Multi-Asset_Paper_v6.pdfA Hedge Fund Investor’s Guide to Understanding Managed Futures http://premiacap.com/publications/Wiley_2005.pdfHow trend-following strategies navigate
 economic cycleshttp://www.seven-cm.com/en/assets/files/pdf/University-VA/Seven%20Capital%20Study_Trend%20Following%20UK.pdfDEMYSTIFYING SYSTEMATIC MACRO
 HEDGE FUND STRATEGIEShttp://www.nepc.com/writable/research_articles/file/2014_10_nepc_demystifying_systematic_macro_hedge_fund_strategies.pdfA Primer on Momentumhttp://www.salientpartners.com/wp-content/uploads/whitepaper-momentum-primer.pdfhttps://www.escholar.manchester.ac.uk/api/datastream?publicationPid=uk-ac-man-scw:293232&datastreamId=FULL-TEXT.PDFTrend following - Wikipediahttp://equinoxfunds.com/sites/default/files/Insights_CTATradingStyles.pdfhttp://www.cmegroup.com/education/files/momentum-strategies-futures-markets.pdfhttp://www.bfinance.co.uk/wp-content/uploads/2014/10/141014_WP_Managed-Futures-CTF1.pdfhttps://www.sigmanalysis.com/pdf/Note-Trend_Following_with_Managed_Futures-July_2016.pdfhttp://www.trendfollowing.com/pdfs/UnderstandingManagedFutures.pdfhttps://www120.secure.griffith.edu.au/rch/file/8b429c17-ddb4-47e9-bf35-30508acde7ec/1/Fan_2014_02Thesis.pdfhttp://commoditiessef.org/system/files/robert-kosowski.pdfhttp://www.oxford-man.ox.ac.uk/sites/default/files/events/BK_MOMF_beamer_2012_05_21.pdf
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问题：中国的 Python 量化交易工具链有哪些？
回答：在数据获取方面强烈推荐使用TuShare，简单易用，速度很快，而且只写一行代码就能将数据存储在本地了，支持csv、excel、hdf5和关系型数据库和NoSQL。TuShare -财经数据接口包
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问题：求问基金风险指标的计算：夏普比率，索提诺比率，阿尔法系数等？
回答：分享一份基金评级里的指标计算方法，较全~。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1. 收益评价指标：总回报率（Total Return） 总回报率反映投资人在持有基金的一定时期内所获得的收益 假设前提：投资人在期初购买了基金单位；投资人将所得分红均用于再投资；不考虑税收、交易费用计算公式为：其中：
 TR 表示总回报率Ne表示计算期末基金单位净值Nb表示计算期初基金单位净值Di 表示在计算期间时点i 单位基金分红金额Ni 表示时点i 分红再投资所依照的基金单位净值n表示计算期内的分红次数例如，某只私募基金2002 年12
 月31
 日的单位净值为1.00
 元，2003
 年12
 月31
 日的单位净值为1.05元；2003 年该基金进行了两次分红，第一次分红再投资所依照的单位净值为1.01
 元，每基金单位分红0.05
 元；第二次分红再投资依照的单位净值为1.02 元，每基金单位分红0.06 元。该基金2003 年度总回报率=(1.05÷1.00)×(1+0.05÷1.01)×(1+0.06÷1.02)−1=16.68%相对参考基准收益率=总回报率−同期沪深300 指数（或晨星股票型基金指数）回报率2.风险评价指标：标准差（Standard
 Deviation）−波动率反映计算期内总回报率的波动幅度，即基金每月的总回报率相对于平均月回报率的偏差程度，波动越大，标准差也越大。计算公式：其中：Sigma（A）表示年化标准差（年化波动率）Sigma(M) 表示月度总回报率的标准差n 表示计算期间所含月数TRt 表示第 t个月的基金总回报率（按各基金具体披露净值时间计算相应的每月回报率。）TR 表示n 个月的基金总回报率平均值3. 风险调整后收益指标：夏普比率（Sharpe
 Ratio）和索提诺比率（Sortino Ratio）3.1 夏普比率（Sharpe Ratio）夏普比率是衡量基金风险调整后收益的指标之一，反映了基金承担单位风险所获得的超额回报率（Excess Returns），即基金总回报率高于同期无风险利率的部分。一般情况下，该比率越高，基金承担单位风险得到的超额回报率越高。计算公式：其中：sA表示年化夏普比率sM表示月度夏普比率TREX 表示基金在计算期内月度超额回报率（月度总回报率减去同期的无风险利率）的平均值Sigma(EX)表示基金在计算期内月度超额回报率的标准差3.2 索提诺比率（Sortino Ratio）索提诺比率与夏普比率类似，所不同的是它区分了波动的好坏，因此在计算波动率时它所采用的不是标准差，而是下行标准差。这其中的隐含条件是投资组合的上涨（正回报率）符合投资人的需求，不应计入风险调整。和夏普比率类似，这一比率越高，表明基金承担相同单位下行风险能获得更高的超额回报率（Excess Returns）。索提诺比率可以看做是夏普比率在衡量对冲基金/私募基金时的一种修正方式。计算公式：其中：SoRA表示年华索提诺比率SoRM 表示月度索提诺比率n 表示计算期间所含月数TRt表示第t个月的基金总回报率Rf 表示无风险利率TREX 表示基金在计算期内月度超额回报率（月回报率减去同期无风险利率）的平均值DDEX 表示基金在计算期内月度超额回报率的下行标准差通过一个特殊的例子来比较夏普比率和索提诺比率的区别，为了简化计算，无风险利率设为0%。假设私募基金A和B在2009 年伊始的净值均为1.00，且他们每月的净值公布日期均一致。在2009年，私募基金A的每个月的回报各为3%、-5%、-2%、-2%、-2%、2%、-2%、5%、5%、3%、10%、9%；私募基金B 在2009 年同期每月回报为3%、-1%、1%、-1%、1%、-1%、-1%、-1%、-1%、0%、15%、10%。通过计算，我们得到两个私募基金在2009年的总回报均为25.6%，但是私募基金A 的夏普比率1.47 要略高于私募B 的夏普比率1.35。但如果计算索提诺比率，我们就会发现私募A
 的索提诺比率（3.6）要远低于私募B 的索提诺比率（9.5）。这其中主要的差别就是在计算夏普比率的过程中，私募B
 因最后两个月的收益突然大幅上涨而导致波动率过大，在计算风险调整时受到了“惩罚”；而在计算索提诺比率过程中，任何高于无风险利率的上涨都不会计入风险调整，因此，私募B 在最后两期的上涨并不会导致索提诺比率的降低。和夏普比率相比，索提诺比率这一衡量标准更符合那些对资产价值下跌较为敏感的投资者。4. 其它指标4.1 上下行捕获收益（Upside and
 Downside Capture Return）上行捕获期收益用来衡量基金经理在市场上行时期的业绩表现，而下行捕获期收益则用来衡量基金经理在市场下行时期的业绩表现。计算公式：定义上行、下行时期的数量，定义上行捕获收益，If T1 > 0否则，UCR=NULL定义下行捕获收益，If T2 > 0否则，DCR= NULL4.2 上下行捕获比（Upside and
 Downside Capture Ratio）上下行捕获比是衡量基金经理在不同市场环境下（上行或者下行），基金能否获得超额收益以及具体获得了多少的超额收益。上行捕获比通过选取市场基准收益为正的月份所对应的基金月收益，并将其除以同月市场基准收益计算得来。类似地，下行捕获比通过选取市场基准收益为负的月份所对应的基金月收益，并将其除以同月市场基准收益计算得来。计算公式为：大于100 的上行捕获比表明基金在市场基准收益为正的时期获得了较高的收益，同时，小于100 的下行捕获比表明基金在市场基准收益为负的时期承担了较低的损失。若基金收益为正而市场基准收益为负，则基金的下行捕获比将是负数（意味着基金的收益走势与市场基准方向相反）。阿尔法系数（ α ）阿尔法系数（ α
 ）是基金的实际收益和按照 β 系数计算的期望收益之间的差额。其计算方法如下：超额收益是基金的收益减去无风险投资收益（在中国为
 1 年期银行定期存款收益 ）； 期望收益是贝塔系数 β 和市场收益的乘积，反映基金由于市场整体变动而获得的收益；超额收益和期望收益的差额即 α 系数。贝塔系数（ β ）贝塔系数衡量基金收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。
 β 越高，意味着基金相对于业绩评价基准的波动性越大。 β 大于 1 ，则基金的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。 如果 β 为 1 ，则市场上涨 10 ％，基金上涨 10 ％；市场下滑 10 ％，基金相应下滑 10 ％。如果 β 为 1.1, 市场上涨 10 ％时，基金上涨 11%, ；市场下滑 10 ％时，基金下滑 11% 。如果 β 为 0.9, 市场上涨 10 ％时，基金上涨 9% ；市场下滑 10 ％时，基金下滑
 9% 。R 平方R 平方 (R-squared) 是反映业绩基准的变动对基金表现的影响，影响程度以 0 至 100 计。如果 R 平方值等于
 100 ，表示基金回报的变动完全由业绩基准的变动所致；若 R 平方值等于 35 ，即 35% 的基金回报可归因于业绩基准的变动。简言之， R 平方值愈低，由业绩基准变动导致的基金业绩的变动便愈少。此外， R 平方也可用来确定贝塔系数（
 β ）或阿尔法系数（ α ）的准确性。一般而言，基金的 R 平方值愈高，其两个系数的准确性便愈高。注：引用了晨星评级里的数据
主题：金融投资讨论
问题：作为量化交易从业者，你在 2015 年都注意到了哪些行业变化的趋势？
回答：1、券商关闭了第三方接入，导致大量的证券类的量化软件无法使用。这里面有软件商的软件，也包含各个私募自己开发的软件/工具。与此形成鲜明对比的是券商的PB系统欣欣向荣，因为券商的PB系统可以配置量化模块，所以想做量化交易的私募只能寻求通过PB系统来继续做增量的量化交易。2、由于做空机制被严格的限制，再加上股指期货常年贴水，所以导致期现对冲类的交易即没有套利空间也无法反向对冲，再加上股指期货的手续费和交易手数的限制，基本上期现套利已经基本没法获利了。3、虽然期权是2015年的新品种而且交易量依然很少，并且由于手数限制导致能承载的资金量有限，但是由于期权方向的多样性，加之国内的期权团队日益成长以及台湾、国外等有经验的期权交易员来到国内，导致期权市场日渐成熟，2016年值得期待一下。
主题：金融投资讨论
问题：高频交易只挣不赔，那么挣的钱从哪来？
回答：不可能只挣不赔。高频交易利润来源主要有以下几个：买卖方的下单导致市场产生价差贪婪-恐惧 循环造成的价格波动交易所为了提供流动性而出让的手续费甚至倒贴的利润策略当然可以写成最小化日内风险，比如比特币去年12月大涨100%，1月又暴跌60%。高频短持仓找结构性的信号完全可行，甚至只套利都能有正收益。但是这样收益只有5%，而且还没算投入的成本。本金规模不大时无意义，成本高于收益。本金规模很大时，体量就是收益率的敌人
主题：金融投资讨论
问题：如何看待「A股连续35个交易日破万亿元，有观点认为量化交易贡献了市场超50%交易量」？行情会继续向好？
回答：我的看法是市场在打提前量了，国常会是政策底，八月中的那波数据推动了市场底，我们已经走在了一个宽财政松信用稳货币的新周期上八月九月的社融数据会见底反弹，而具体到什么高度有多久要看财政力度钱会借道企业流向收益更高的地方，但这一次肯定不是房地产了知道银行现在对于涉房贷款的态度吗三道红线的要求不仅要及格，即使及格了人行还会继续指导，要求比例继续降低，根本不给涉房贷款翻身的机会考虑到dr007的波动中枢没有太大的变化，市场总量流动性基本稳定，那这种成交量的提升必然是万亿级别流动性的结构性变化十年期国债收益率前几天已经压向了2.8%的支撑位，债市也不像是个资金流出的地方牌桌上有人已经输麻了
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问题：量化策略研究员成长之路？
回答：每个人背景和悟性不同，没有固化的发展方式。以前写过的一些东西，内容一般，仅供参考。量化投资学习之路【faruto出品】http://zhuanlan.zhihu.com/faruto/20117346
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问题：国内算法交易(Algorithm Trading)，把交易成本控制在相对于vwap多少个bp算是优秀？
回答：（1）2016年的时候国内大券商A 的PB给我们做的日频alpha交易，我们核算是在4.5-5个bp的成本相对于vwap ，标的的流动性都还可以的那种，交易量大概每日1个多亿。另一家某国内大券商B 做的是大概3.5-4.5bp。一般回测成本会设在5bp左右 对于日频的alpha可以接受(2)主动的算法交易模型确实可以改进vwap 特别是你有底仓的基础上，原理大致类似于做一个算法t0的收益cover 交易成本。至于为什么t0容易获得收益，拜t+1所赐 统计上你总是能够通过底仓t0对无底仓的交易者获得交易优势。(3)另外有意思的是， 很多人会声称他们的算法交易能够在大规模的交易量下稳定beat 市场2个bp以上， 我想说的是， 那你很棒呀， 请务必私信联系俺， 俺有管够的资金只想要锚定vwap或者twap , 超过vwap/twap那部分的收益大牛你拿走，做的差的那部分您给我填上可好？
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问题：有没有用数字信号处理的方法做量化交易策略的？
回答：有一些论文，对信号进行傅立叶变换后，对频域信号进行分析的。也有人认为进行小波变换结果会更好。直觉上，经济活动都有很强的周期性；证券做为经济现象的一种反映，也因此有很强的周期性。另外，投资者中，有以年为单位的低频交易者，有以日或者日内为单位的中高频交易者，如果能通过时频变换，发现不同类型交易者的交易特征，肯定是有意义的。比如发现长线交易者的持仓成本（可能跟筹码峰、均线并不一致）、相位和资金量，还是比较有帮助的。我们在量化中还没用到这些方法，但一些比较简单的方法是用过的：Savitzky-Golay Filters（scipy.signals.savgol_filter)。用来平滑波动。此函数的平滑能力确实令人满意。但很多情况下，对信号平滑处理会得到意外的结果（从信息论的角度，最重要的信号往往是突变的和惊奇的），所以后来我们基本不用了。np.polyfit。我们做过deg = 1~3的拟合。这个用处比较大。比如用来判断均线的方向，均线是否拐头，包括均线的凹凸性。不过关于均线的凹凸性，我们有一个更简单、更鲁棒的算法，性能上也要高不少。均线拟合偶尔会拟合出完全相反的结果。寻找波峰和波谷的一系列函数。这些函数在numpy.signals, scipy和sklearn中都有一些，最终我们使用的是zigzag包里的peaks_and_valleys_pivots这个方法。寻找波峰和波谷一般情况下不能直接用作买卖点信号，但可以用它来做自动化标注，然后训练你的方法，使之能找到这些波峰和波谷。如果能成功，其意义不言自明。其它的想到再说。所以我觉得做量化，还是要跳出纯数学的领域，要各方面的学科都懂一点。
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问题：顺势交易中，用什么方法识别趋势的开始与结束?
回答：原答案：（20230202更新）我上点干货吧，可能有些高手都藏着掖着，毕竟我也不是高手所以无所谓。趋势开始的标记，就是突破后回踩不破。趋势结束的标记，就是第二次冲击前高/前低时不再突破。很好记，这都是裸K的技巧。下面用实例说明。下图是黄金，周线，标记有1234个点。1、突破颈线，可以视为趋势开始的信号之一（注意只是之一）2、回踩不破，行情多头趋势成立3、不破前高，趋势转震荡，趋势暂时结束（注意是暂时）4、不破前低，行情形成箱体震荡，无趋势。是不是很简单？————————————————更新20230202。问题1，如何判断这是一波大趋势的开始还是回调/反转？老实说，很多情况下是无法判断的，你只能小仓赌。如果是下了重仓，一定要先平掉大部分仓位落袋为安。如果是轻仓则是拉好保本止损静待行情走出。运气好的一波趋势狠吃一口肉，运气不好就趋势下喝口汤，最忌讳趋势下猜底摸顶结果把自己搭进去。吃自己仓位能承受的行情。你若贪心赚了超出你承受范围的钱，那很快你就会连本带利还回去。问题2，如何判断有效的高低点？很简单，肉眼判断。在编程里有句话叫“新值替代旧值”，用在行情里意思就是先定一个点，为高/低点如果下一个点出现，比上一个点要高/低，那就以新的点为准如果下一个点和上一个点属于同一水平，则这个水平力量加强（水平力量越强，突破的趋势就越强）如果下一个点是新高/新低，那之前的就作废，以新的为准我尽量不用专业术语，也不用各种自定义词，因为这只会让人很难理解。现在看下面的图行情先在红色1的位置定了一个低点，行情在红色2的位置定了一个低点，这个位置水平线加强了（我系统会有做多的
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问题：参加Jane Street举办的Electronic Trading Challenge是怎样的体验？
回答：我去年参加过！10064 记第一次“黑客松”
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问题：如何转行去做量化？
回答：先去类似米筐、聚宽等平台写个策略做点回测啥的练习练习，熟悉一下市场，然后集中一段时间复习数学和编程，大多数量化团队都会有数理编程的面试，为面试多做点准备比较好，然后就去面试一些量化团队了，直到有不错的offer就接；不太建议看书，学到的东西有限，投入很多时间，还不一定有帮助
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问题：国内券商有没有提供股票程序化交易接口的？
回答：散户最爱：ctp证券，华宝lts(和ctp大同小异)。-----------------以上回答是4年前的了，目前（2018年初）LTS门槛很高。特地在此支持下 @何波 的XTP接口，实测好用。有兴趣的同学也可以了解下 宽睿quant360（C封装，爱建证券和其它券商），和 TradeStation（可编程性略弱，国信证券）。此外，有一些PB系统也可以实现程序化，但延时愁人。@董可人 功夫系统的进度喜人，可以考虑在功夫架构上实现策略，接入的事交给他们。
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问题：本科生如何得到量化投资方面的工作机会？
回答：我招过实习生，被小朋友便宜质量高的工作震撼到了。就谈几点想法1. 我其实不看重本科还是研究生，做的最好的一个小朋友是大四的（虽然她后来读了全球第一的MFE）。不过客观讲博士硕士确实比本科生好一些，主要因为平时的工作思路跟量化分析研究的也很像。2.我会更看重相关经历,技能（programming & stat）和面试表现。也就是说有相关经历，以后会顺很多。国内做法差异性很小，基本上做了第一次以后基本就熟悉了。3. 如何有第一次的机会？首先，你有没有过类似的项目？要是没有，能不能找个金工报告把里面的策略回测一边给我看？4. 其次，最好你足够幸运，在北上深这样有足够多机构的地方，或者你愿意搬到那里，因为对下一条很重要5. 是否为了找机会足够死皮赖脸。有没有找过你的校友，朋友，知乎，雪球一切可以利用的资源，就讲我希望有学习的机会，我好用，我上门做，你要不要试试我。6. 真的实在找不到，券商金工部的邮箱都写着呢。上百家券商，更多的其他机构，要个几个月的实习不难吧。Best of luck
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问题：trading/quant面试中的brainteaser对于实际工作的意义有多大？
回答：面试是一个综合评价的过程。除了考察已有的知识水平，当然还要考察你的智商和学习新技能的能力。作为面试官，我在招人的时候一般会自己出一些brain teasers，做过再多题的人都会需要想一想；并且一般面试之后，如果他的现有知识水平和智商ok的话，我会给他一个小project考察他学习新技能的能力。
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问题：当前国内的程序化交易量化交易，有哪些好的框架和工具？
回答：又看到Quicklib，多的话不说，题主请搜索vnpy，作者 @用Python的交易员 ，vnpy免费、开源、接口全、维护人多，仅此一家别无分号！可以去github上看看排名。
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问题：量化交易是否快走到尽头了？
回答：说实话，在我看来，国内的所谓量化交易只是散户玩玩的把戏而已。写几个因子，跑个AI模型真算不上量化交易，所有用历史数据反推出来的模型在金融市场里都是垃圾（但是用历史数据验证模型的有效性是有价值的）。一个金融市场里有盈利能力的模型最首要的就是模型的制作者能说明白利润来源在哪里，我这个模型/策略到底是利用了市场上哪几个pricing inefficiency赚钱？简单说个例子，境外最常见的涡轮与现货价差交易，模型十分的稳定，不需要用历史数据来反推，利润的来源就是：股票价格的跳动时在日间交易的角度看是一个梯形变化的直线，而涡轮的价格在这个维度看依然是一个平滑的曲线，曲线和梯形直线间的落差就是pricing inefficiency，就是利润的来源。
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问题：国际顶级的对冲基金、高频交易初中级员工薪水是多少？
回答：你说的这个有，但是毛麟角。想想看这其实是个人力资源问题。HF运营者也不傻，刚入行的小菜鸟不会给那么高的工资奖金的。我听到那种入职$500k，第一年百万的人不是神级天才就是之前在自己的领域已小有成就，本身收入就不低。我师兄当年跟我说，做高频，一般小菜鸟刚入行是三年小打杂，三年大打杂，之后没被淘汰才可独当一面。可惜我大打杂之后去了银行，银行狗的薪资结构和HF差异很大，我就错过了在HF独当一面走向人生巅峰的机会。不过两年前面试了一些HF不太成功想来银行的人，所以跟他们了解了一下HF那边的收入情况。入行前三年职员的收入大概在$150k-$250k，中位数大概在$200k大打杂阶段收入根据组里面的收益情况区别较大，$200k-$800k，中位数在$400k作用。这时候会有deferred的奖金，所以其实当年收入也就在$200k-$500k，中位数$350k独当一面之后就各显其能，收入从200k-$5M都有，但deferred的部分会很多，头三年收入中位数也就在$500k。三年之后deferred的会慢慢开始放出来，会中位数会到$800k左右。但是注意这个数据里有相当强的生存bias，尤其是独当一面以后，三年淘汰率很高。还有就是这是两年前的情况。最后安利一个我的live理工生如何进投行交易部门
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问题：如何判断一个交易员的交易水平？
回答：看他的交易行为。在不确定的领域中，单纯的通过交易结果来判断，这有点太扯淡了。不确定性可以让一个交易高手短期毫无建树，也可以让一个新手在短期内直接翻番。所以呢？所以高手就不行了，新手就是天才了？在我的交易生涯中，我见过无数种这样的无聊场景。有一年翻倍狂吹牛B之后直接亏的改行的，有日内三个月翻倍然后被一波带走的，还有一位盈利了2年号称不止损才是王道的交易者，某一年开张直接亏了三年所有的资金…想要判断出一个交易者的水平，只有一条路，你的水平比他高，你能一眼窥透他的交易逻辑。你让一个新手去评判一个高手的水准，他是根本判断不出来的。他只见过碗口那么大的天空，如何评价宇宙的浩瀚？然而，这个世界人上的人们总归是对“专业能力”有误解，他们对专业的力量一无所知，因此，各行各业，我们总是能够看到一些新手在那里大言不惭的说：我也能做到。而在投机交易这种人性的磨炼场，自大狂那更是遍地都是。想要判断一个交易员的水平，最可靠的判断就是通过他
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问题：目前主流的量化CTA策略有哪些？真的就是简单的技术指标衍生出来的策略吗？
回答：不一定是传统的技术指标，我见过有专门做图形识别的，效果也不错。AI那些出策略很简单，回测曲线也很好，但是容易对噪声过拟合，实盘效果反而不佳。目前AI在金融投资领域还没有取得太大成果，不然AI程序员都是亿万富翁了。
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问题：如何看待幻方在金牛奖上的发言《一个程序员眼里中国量化投资的未来》？
回答：有幸在现场听了幻方董事长梁文锋的演讲，关于量化摩尔定律，接在“每18个月投资能力翻一倍”后面的是“市场有效性提高，但是收益不变”。表达的意思是大家都在投研技术上投入越来越多，竞争越来越激烈，我觉得这应该也是大家的共识吧。这也是梁文锋第一次公开场合的路演。作为中证金牛颁奖典礼上的发言，他的报告里没有关于策略的东西，也没有幻方相关的内容，更多是梁总关于量化投资在国内发展的思考，也是在重要媒体上做的一次量化投资的普及，虽然组织形式上落入俗套，也是从美国发展推及中国，但是里面很多数据非常用心的，比如下面这些数据，应该没有官方的渠道，还是需要花一些心思去估算。报告的最后一页，“我们的使命：提高中国二级市场的有效性”，选择在中证金牛发布会上给量化投资做一个这样的定位，是有非常大的积极意义。个中甘苦，大多从15年到现在的量化交易或者程序化交易从业人员自会理解吧。
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问题：请问Algorithmic Trading Models validation做什么的？
回答：各大银行的model validation部门本来是08年次贷危机后，为了确认复杂衍生品定价的模型不出问题而成立的。因为很多衍生产品没有公开交易市场，在到期之前只能靠模型来算价格和盈亏。对于那些长限期的复杂产品来说，模型产生的误差/风险可能会高得惊人，所以针对这些产品的定价模型的model validation工作是银行风控不可或缺的“第二道防线”。十年过去，衍生品定价模型趋于稳定，复杂产品的玩家也不如以前那么多，所以各大model validation部门的头儿们突然发现自己的部门没什么活儿可以做，面临裁员风险，自己在公司的上升空间也因此受到限制。于是他们想了个主意：找出利润不错受到高层重视的部门，看看这些部门的工作里是否用了数字模型，然后无论这些模型是多么简单，仍要强行对它们进行所谓的“model validation“，保住工作的同时还可获得在高层的谈资。量化交易和策略执行部门这几年发展迅猛，银行高层大多年过半百，对于这些“新兴“的交易模型并不熟悉，甚至怀有天然的恐惧。加上近年来买方高频策略造成的闪崩不断，银行内部的这些带着“量化”“自动”“算法“高频“等关键词的部门自然就成了目标。殊不知，量化交易多为简单产品，市场流动性丰富，用市场当前价格计算盈亏的误差跟长限期复杂衍生品比起来小了几个数量级。加上为了避免过度拟合，大多数量化交易的模型其实设计得很简单，这些交易最大的风险实际上是运营风险而不是模型风险，所以针对这些交易所做的所谓model validation，基本上都变成了针对运营风险的质询，和对简单模型的建档工作。为了validation部门的头儿们的公司政治，不仅各个交易部门被逼着写没有意义的文档，validation部门的员工也被逼着阅读这些没意义的文档，实在是劳民伤财。总结：针对Algorithm Trading的model validation岗位是为了银行所谓第二防线的各大头目为了保住自己饭碗而设立的无意义的岗位，劳民伤财的同时，也拖累了前台创收部门的效率。不仅职业上升空间有限，一旦银行高层意识到这个问题，裁员风险就会随之而来。如果是毕业生，建议avoid at all cost!!!
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问题：如何基于Python学习量化投资？
回答：偷个懒，复制一下老的高赞回答吧更新20180814，建议新手直接看这个最新更新的版本量化交易零基础入门教程特点从零开始教编程。 靠谱的量化交易学习资源稀少，且具有不讲编程、代码较难、过多等不适合新手等问题，本教程中则会从零开始教编程，解决量化入门过难过编程门槛这一问题。量化与编程相结合。本教程不仅会教编程，而且会尽量结合量化情景，减少“我要做量化交易为什么要看这些用来培训程序员的东西”的愤懑。简易精炼，快速入门。尽量只讲最核心最常用的知识，助你快速摆脱想学习量化却处处陌生不知所措的茫然的新手阶段。----更新20171201新手入门系列文章：特点是通过一个个简单的策略为例，手把手教你实践，并在过程中介绍基础的编程与量化知识，在知乎上累计获赞3500+。强烈推荐。【新手入门教程】十行代码带你量化交易入门 - JoinQuant-TWist【新手入门教程】十行代码带你量化交易入门 - JoinQuant-TWist【新手入门教程】多股票策略 - JoinQuant-TWist【新手入门教程】简单市值轮动策略 - JoinQuant-TWist【新手入门教程】市值轮动策略2.0 - JoinQuant-TWist【新手入门教程】市值轮动策略3.0 - JoinQuant-TWist以下为原答案略有改动------------------------------------------------说起量化交易入门，很多时候得到的答案都是长长的书单，让人望而却步。这里，就为新手准备了这篇文章--十行代码带你量化交易入门数据获取，策略回测，行情链接，发送交易信号，直接体验整个量化交易的核心流程，立刻学会并跟着做起来！学习内容：学会写一个简单的量化交易策略理解策略的基本框架学会建立连接实盘的模拟交易，并使其自动发送交易的信号到微信首先，进入JoinQuant聚宽量化交易平台，点击导航栏我的策略，新建策略，进入策略编辑画面，如图。 左侧是编写策略代码，右侧是策略运行结果。我们就在左侧写策略代码。下面教你用10行代码写个量化交易策略——单股票均线策略1 确定策略内容与框架若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票 若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分1. 既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。 2. 每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。对应代码也是这两个部分def initialize(context):
  用来写最开始要做什么的地方
 def handle_data(context,data):
  用来写每天循环要做什么的地方
 
 答疑与延伸： def后面的空格和最后的冒号不能少！ 符号都要用英文输入法！ 为什么这么写？就这么规定的，先别管了。 handle_data 按天循环时，如此处，其中的操作都是在9:30执行。 毫无编程基础？，丝毫不懂变量，函数，if else的，还是先到量化课堂的编程部分学习下python语言吧。几乎所有策略都基于这个基本的策略框架：先初始化，然后循环操作 1 初始化，即最开始要做的事情，如选定股票，设置变量、参数等等 2 周期循环：即每个周期要做的事情，如计算指标，买入卖出等，周期可能是分钟，天等，本文策略的周期是一天。当你要做一些盘中短线操作的时候，周期就要调成分钟，先别着急会遇到的。2 初始化我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）def initialize(context):
  g.security = '002043.XSHE'# 存入兔宝宝的股票代码
 
 答疑与延伸： “g.”是什么？全局变量前都要写”g.”，全局变量就是全局都能用的变量
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问题：一名打算以加拿大为跳板去美国读MFE，最后从事quant或量化相关工作的国内金融本科大四学生该申请哪些项目？
回答：Thanks for invitation. First I have to say, if you understand what I'm writing here, you should NOT think that you are unable to get admitted to US programs directly out of your college in China. I have no idea what Canada looks like, but if you consider Canada as a "buffer" or a "platform" for you to go on a "higher level", it wouldn't put you in a more advantageous position than you are right now. Say, are you planning to apply for a Master program in Finance in Canada? Then why bother considering MFE in the US? I believe an adequate program in Canada will prepare you for quantitative jobs everywhere in the world. If you are planning to just move to Canada before applying to US programs, you'd better prepare all the stuff needed (GRE, programming, etc...) in China before applying for US programs directly from there.For US MFE program ranking, please see: 2013-2014 Ranking of Financial Engineering Programs.With respect to quantitative roles in banking, there are various versions but the general idea is we have quant traders, quant researchers, quant analysts, and quant developers. Quant traders design algorithems for trading strategies and are "top of the chain" employees generating revenues for the firm. Researchers are academia in the industry focusing on "blue sky" approaches to generating returns. Analysts focus on pricing of new products. Developers deal with pricing data and systems architecture that support front office roles. A phd degree will certainly shine but distinguished Masters can handle these functions as well. For detailed information, I refer you to: What are the Different Types of Quantitative Analysts?. Hope it helps. All follow-ups welcome.
主题：金融投资讨论
问题：纳西姆·塔勒布的交易水平怎么样？算得上是大师级别吗？
回答：其实我对于金融行当并不十分了解，不过对塔勒布的生平经历多少有所涉猎。我尽量以自己的理解来回答下这个问题。塔勒布创立了Empirica Capital, LLC，中文恩皮里卡资本公司。所以塔勒布在这个公司的投资运作上，应该可以体现出他的交易策略和水平。恩皮里卡资本公司的组成团队主要是宽客，即Quant，公司的投资策略比较特殊，不涉及股票和基金，通过价外期权进行对赌。下面就是这个公司很长一段时间内的状态：他们每天可能都有些小额收益亦或损失一小笔钱，但在黑天鹅来临之前，却不大可能在一天之内赚到巨额金钱，比如在911发生那一年，恩皮里卡资本公司自2001年4月之后一直在赔钱，直到911事件来临，他们即刻翻身了！从这些信息我们可以得到：仅论塔勒布的交易水平，在黑天鹅事件之外的时段，也许只能用表现平平来形容！但是塔勒布这种交易策略的基石正是黑天鹅思想，所以抛开黑天鹅事件来评价塔勒布的交易水平并不公平，或许人们在之前也没有专门为塔勒布这种特殊的交易模式提供评价体系，他太特别了！恩皮里卡资本公司的交易策略可能根本上就不能体现出如其他巨头一般的超高交易水平。所以，塔勒布令人称道的并不是传统意义上的交易水平，而是整个投资策略背后的思想，说的更浅显些，塔勒布是一位战略大师，细究其战术小节可能不算妥当。个人拙见，愿能抛砖引玉。